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    安装Anaconda

    • 因为不能有空格,所以没有选C:Program Files

    认识Jupyter Notebooks

    修改 jupyter notebook 启动工作路径的方法


    反正我在设置完jupyter_notebook_config.py,从上图Jupyter Notebook快捷键进入时,工作路径还是变不过来???

    使用 Jupyter Notebooks 的神奇功能

    Jupyter Notebooks 的开发者已经在其中内置了一些预定义的神奇功能,能让你的生活更轻松,让你的工作更具交互性。你可以运行下面的命令来查看功能列表(注:% 符号通常不需要,因为自动补齐功能通常是开启的):

    %lsmagic

    你会看到列出了很多选择,你甚至可能能认出其中一些!%clear、%autosave、%debug 和 %mkdir 等功能你以前肯定见过。现在,神奇的命令可以以两种方式运行:

    • 逐行方式
    • 逐单元方式

    顾名思义,逐行方式是执行单行的命令,而逐单元方式则是执行不止一行的命令,而是执行整个单元中的整个代码块。

    在逐行方式中,所有给定的命令必须以 % 字符开头;而在逐单元方式中,所有的命令必须以 %% 开头。我们看看下列示例以便更好地理解:

    逐行方式:

    %time a = range(10)

    逐单元方式:

    %%timeit a = range (10)min(a)

    我建议你运行这些代码,亲自看看它们的不同之处!

    不只限于 Python——在 Jupyter Notebooks 中使用 R、Julia 和 JavaScript

    神奇之处可不止这点。你甚至能在你的笔记本中使用其它语言,比如 R、Julia、JavaScript 等。我个人很喜欢 R 中的 ggplot2 软件包,所以使用它来进行探索性的数据分析具有很大很大的优势。

    要在 Jupyter 中启用 R,你需要 IRKernel。这是针对 R 的专用 kernel,你可以在 GitHub 上获取。这需要 8 个步骤,已经有详细的解释了,另外还有截图指导,参阅:

    https://discuss.analyticsvidhya.com/t/how-to-run-r-on-jupyter-ipython-notebooks/5512

    如果你是一位 Julia 用户,你也能在 Jupyter Notebooks 中使用 Julia!你可以查看这篇为 Julia 用户学习数据科学而编写的全面介绍文章,其中有一个章节就是关于如何在 Jupyter 环境中使用 Julia:

    https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/10/comprehensive-tutorial-learn-data-science-julia-from-scratch/

    如果你更偏爱 JavaScript,那么我推荐使用 IJavascript kernel。这个 GitHub 库包含了在不同操作系统上安装这个 kernel 的各个步骤:

    https://github.com/n-riesco/ijavascript。

    注意,在使用它之前,你必需要先安装好 Node.js 和 npm。

    Jupyter Notebooks 中的交互式仪表盘——何乐不为?

    在你考虑添加小部件之前,你需要导入 widgets 软件包:

    from ipywidgets import widgets
    小部件的基本类型有典型的文本输入小部件、基于输入的小部件和按钮小部件。下面的例子来自 Dominodatalab,给出了交互式小部件的一些外观:

    关于小部件的完整指南,请参阅:

    https://blog.dominodatalab.com/interactive-dashboards-in-jupyter/

    键盘快捷键——节省时间且更有生产力!

    快捷方式是 Jupyter Notebooks 最大的优势之一。当你想运行任意代码块时,只需要按 Ctrl+Enter 就行了。Jupyter Notebooks 提供了很多键盘快捷键,可以帮助我们节省很多时间。

    下面是我们手动选择的一些对你的上手会有莫大帮助的快捷方式。我强烈建议你在阅读本文时逐一尝试一下。未来你会离不开它们的!

    Jupyter Notebooks 提供了两种不同的键盘输入模式——命令和编辑。命令模式是将键盘和笔记本层面的命令绑定起来,并且由带有蓝色左边距的灰色单元边框表示。编辑模式让你可以在活动单元中输入文本(或代码),用绿色单元边框表示。

    你可以分别使用 Esc 和 Enter 在命令模式和编辑模式之间跳跃。现在就试试看吧!

    进入命令模式之后(此时你没有活跃单元),你可以尝试以下快捷键:

    • A 会在活跃单元之上插入一个新的单元,B 会在活跃单元之下插入一个新单元。
    • 连续按两次 D,可以删除一个单元。
    • 撤销被删除的单元,按 Z。
    • Y 会将当前活跃的单元变成一个代码单元。
    • 按住 Shift +上或下箭头可选择多个单元。在多选模式时,按住 Shift + M 可合并你的选择。
    • 按 F 会弹出「查找和替换」菜单。

    处于编辑模式时(在命令模式时按 Enter 会进入编辑模式),你会发现下列快捷键很有用:

    • Ctrl + Home 到达单元起始位置。
    • Ctrl + S 保存进度。
    • 如之前提到的,Ctrl + Enter 会运行你的整个单元块。
    • Alt + Enter 不止会运行你的单元块,还会在下面添加一个新单元。
    • Ctrl + Shift + F 打开命令面板。

    要查看键盘快捷键完整列表,可在命令模式按「H」或进入「Help > Keyboard Shortcuts」。你一定要经常看这些快捷键,因为常会添加新的。

    有用的 Jupyter Notebooks 扩展

    扩展/附加组件是一种非常有生产力的方式,能帮你提升在 Jupyter Notebooks 上的生产力。我认为安装和使用扩展的最好工具之一是 Nbextensions。在你的机器上安装它只需简单两步(也有其它安装方法,但我认为这个最方便):

    第一步:从 pip 安装它:
    pip install jupyter_contrib_nbextensions

    第二步:安装相关的 JavaScript 和 CSS 文件:
    jupyter contrib nbextension install –user

    完成这个工作之后,你会在你的 Jupyter Notebook 主页顶部看见一个 Nbextensions 选项卡。点击一下,你就能看到很多可在你的项目中使用的扩展。

    要启用某个扩展,只需勾选它即可。下面我给出了 4 个我觉得最有用的扩展:

    • Code prettify:它能重新调整代码块内容的格式并进行美化。
    • Printview:这个扩展会添加一个工具栏按钮,可为当前笔记本调用 jupyter nbconvert,并可以选择是否在新的浏览器标签页显示转换后的文件。
    • Scratchpad:这会添加一个暂存单元,让你可以无需修改笔记本就能运行你的代码。当你想实验你的代码但不想改动你的实时笔记本时,这会是一个非常方便的扩展。
    • Table of Contents (2):这个很棒的扩展可以收集你的笔记本中的所有标题,并将它们显示在一个浮动窗口中。

    这只是少量几个扩展。我强烈建议你查看完整扩展列表并实验它们的功能。

    保存和共享你的笔记本

    这是 Jupyter Notebooks 最重要且最出色的功能之一。当我必须写一篇博客文章时,我的代码和评论都会在一个 Jupyter 文件中,我需要首先将它们转换成另一个格式。记住这些笔记本是 json 格式的,这在进行共享时不会很有帮助。我总不能在电子邮件和博客上贴上不同单元块,对不对?

    进入「Files」菜单,你会看到「Download As」选项:

    这是 Jupyter Notebooks 最重要且最出色的功能之一。当我必须写一篇博客文章时,我的代码和评论都会在一个 Jupyter 文件中,我需要首先将它们转换成另一个格式。记住这些笔记本是 json 格式的,这在进行共享时不会很有帮助。我总不能在电子邮件和博客上贴上不同单元块,对不对?

    进入「Files」菜单,你会看到「Download As」选项:

    你可以用 7 种可选格式保存你的笔记本。其中最常用的是 .ipynb 文件和 .html 文件。使用 .ipynb 文件可让其他人将你的代码复制到他们的机器上,使用 .html 文件能以网页格式打开(当你需要保存嵌入在笔记本中的图片时会很方便)。

    你也可以使用 nbconvert 选项手动将你的笔记本转换成 HTML 或 PDF 等格式。

    你也可以使用 jupyterhub,地址:

    https://github.com/jupyterhub/jupyterhub。

    其能让你将笔记本托管在它的服务器上并进行多用户共享。很多顶级研究项目都在使用这种方式进行协作。

    JupyterLab——Jupyter Notebooks 的进化

    JupyterLab 是今年二月份推出的,被认为是 Jupyter Notebooks 的进一步发展。其支持更加灵活和更加强大的项目操作方式,但具有和 Jupyter Notebooks 一样的组件。JupyterLab 环境与 Jupyter Notebooks 环境完全一样,但具有生产力更高的体验。

    JupyterLab 让你能在一个窗口中排布你的笔记本、终端、文本文件和输出结果工作区!你只需拖放你需要的单元即可。你也可以编辑 Markdown、CSV 和 JSON 等常用文件格式并实时预览修改所造成的影响。

    如果你想在你的机器上试用 JupyterLab,可查看安装说明:

    http://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/getting_started/installation.html。

    JupyterLab 的开发者的长期目标是最终替代 Jupyter Notebooks。但目前来看这还需要一些时间。

    最佳实践

    尽管独自工作可能很有趣,但大多数时候你都是团队的一员。在这种情况下,遵循指导原则和最佳实践是很重要的,能确保你的代码和 Jupyter Notebooks 都有适当的注释,以便与你的团队成员保持一致。这里我列出了一些最佳实践指标,你在 Jupyter Notebooks 上工作时一定要遵守:

    • 对任何程序员而言都是最重要的事情之一——总是确保你为你的代码添加了适当的注释!
    • 确保你的代码有所需的文档。
    • 考虑一个命名方案并贯彻始终。这能让其他人更容易遵循。
    • 不管你的代码需要什么库,都在你的笔记本起始处导入它们。(并在旁边添加注释说明你载入它们的目的)
    • 确保你的代码有适当的行距。你不要将你的循环和函数放在同一行——否则如果后面要引用它们,会让人抓狂的!
    • 有时候你的文件中有非常大量的代码。看看能不能将你认为不重要的某些代码隐藏起来,之后再引用。这能让你的笔记本看起来整洁清晰,这是非常可贵的。
    • 查看这个在 matplotlib 上的笔记本,看看可以如何简练地进行呈现:

    http://nbviewer.jupyter.org/github/jrjohansson/scientific-python-lectures/blob/master/Lecture-4-Matplotlib.ipynb

    另一个额外技巧!在你想创建一个演示文稿时,你可能首先想到的工具是 PowerPoint 和 Google Slides。其实你的 Jupyter Notebooks 也能创建幻灯片!还记得我说过 Jupyter Notebooks 很灵活吗?我可没有夸大其辞。

    要将你的笔记本转换成幻灯片,进入「View→Cell Toolbar」,然后点击「Slideshow」。现在,每个代码块右边都显示了一个「Slide Type」下拉选项。你能看到下列的 5 个选项:

    结语

    注意,这篇文章远没有完全覆盖 Jupyter Notebooks 的功能。还有很多东西要在你使用得更多之后才会用到。功能虽多,但关键在于实践出真知。

    这个 GitHub 库包含了一些有趣迷人的 Jupyter Notebooks:

    https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/A-gallery-of-interesting-Jupyter-Notebooks

    这份指南只是你的数据科学旅程的起点,我很高兴能与你一起前行!

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/gitwow/p/11468788.html
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